关于大数据时代企业人力资源管理变革的思考

摘 要：目前我国的经济在飞速发展，正在向经济强国的方向进军，所取得的成绩也得到世人瞩目，这是一方面。另一方面，我们也要清醒地看到，我国在发展中还有许多不规范的地方，在不少地方还没有进入规律性的发展。人力资源的开发与管理在发达国家已有六七十年，而在我们国家却刚刚开始。因此在人力资源的管理方法和方式上避免不了存在一些问题，严重地制约了人力资源的开发与管理。国内没有几个公司拥有比较规范比较正规的人力资源管理，特别是私营企业，大都只是人事管理而已。即使有些企业有，也是没有任何的创新与发展，只剩复制，而且还都是理论基础的复制，很少有结合实际国情的。

关键词：大数据 人力资源管理 现状 变革 意义

方法

引 言

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。

一、企业人力资源管理的现状

（一）大数据助力HR-BI

Human Resource Business Intelligence，以下简称HR-BI，即人力资源商业智能，主要解决通过数据对整个人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。它是商业智能在人力资源管理决策分析过程中有效应用的结果，是通过建立一套基于企业人力资源管理过程的分析模型，利用商业智能分析统计功能强大和展现形式丰富的特点，实现支持企业人力资源管理决策分析的分析系统。例如：随着某公司“软实力”的提升，对人力资源管理理念与管理能力提出了更高的要求，人力资源决策迫切需要从“经验+感觉”模式向“事实+数据”模式转型，这时候就是HR-BI派上用场的时候了。

区别于e-HR，即面向业务过程的一般性报表的电子人力资源管理，HR-BI的价值在于通过其多维数据仓库功能，进行数据建模，提高大数据情况下的人力资源分析效率，使得人力资源管理体系能够找到不断调整与优化的方向与策略，更好的支持业务发展，真正适应企业整体发展战略的需要。

业界的佐佑人力资源管理咨询顾问公司和企业应用软件巨头Aptean公司就分别从“数据“、“信息”和“洞察力”以及预算管理和薪资等方面提供了足够好足够多的案例。

（二）大数据助力人才测评

随着人力资源管理日益成为企业生存关键的时候，人才测评作为人力资源管理的一项专门技术也越来越受到人们的重视。

通过对目前国内外人才测评状况的了解得知，现在企业的人才测评大多处在单一的专家评估上面，明显带有强烈的主观性。为此，利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进以前算法中的一些不成熟的地方。

大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。

北森是国内最早做测评并且专注于做测评的公司。在云计算平台和大数据技术的服务使得北森的测评工作更加高效准确。北森利用行业专家经验，积累了200万测试者的数据，构建模型进行测评；国际上的Hay Group在测评方面更是资深行家，其核心产品海氏系统法从实质上讲就是一种测评方法。这种方法是国际上使用最广泛的岗位评估方法。据统计，世界500强的企业中有1/3以上的企业岗位测评时都采用了海氏三要素测评法。

（三）大数据助力企业招聘

在大数据爆发的时代背景下，互联网企业开始重新审视自己的行业定位，将数据资源和数据价值提升到自己的核心战略中，并衍生出一系列新型服务和产品，而这种趋势还在继续迅速爆发中。当然招聘网站也结合大数据技术的特征，研发出一系列利用社交网络和大数据技术的为企业招聘服务的产品。

一些公司提供人力资源管理解决方案和行业宏观分析报告，并把他们售卖到人力资源部门、猎头、招聘网站、媒体、政府。靠售卖招聘规模报告，在线个人方案，在线企业方案来赢利。比如Wanted Analytics和Forensic JobStats这两家B2B模式的公司就比较典型。同时它们还可以通过快速确定在何处放置招聘广告，轻松填补职位空缺，了解在哪里可以找到候选人等方法帮助企业更快速的找到合适的求职者。

前程无忧的“"个人竞争力"分析”与Wanted Analytics 功能类似。通过它企业可以看到投该职位的应聘者人数，工作年限，学历等信息，这样企业就能比较这些人的竞争力[ZhengYi1] 。竞争力排名是一个动态的数字，会随着投递人数的变化而发生变化。

二、大数据下人力资源管理的意义

一般来说，企业内部的大数据主要包括三个版块：财务、运营和劳动力，其中，劳动力数据主要体现在和人相关的所有方面，比如薪酬、岗位技能、考勤、加班、绩效、员工离职率等等。ADP 开展的多项研究结果普遍表明：竞争水平较强的企业，其在绩效、薪酬激励因素和人工成本等人力资源管理数据方面的分析比例均高于竞争水平较弱的企业。也就是说，在大数据时代的背景下，数据分析早已成为企业竞争的主要优势之一。

可以说，大数据时代对于企业人力资源管理者而言既是机遇又是挑战，有效的数据挖掘可以帮助HR更好的管理企业，但是如何从繁杂、海量的大数据中淘出真金却让大多数并非数据分析专家的HR十分头疼。大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下，而发掘数据价值、征服数据海洋的过程艰难重重。

三、大數据下人力资源管理的方法

1.制定有效的人力资源管理规划。大数据时代面对快速变化的环境和企业战略，企业人力资源部门应该提高洞察力，制定与企业战略一致的人力资源战略和规划，为企业发展提供良好的内部人了资本保证。

2.更新工作分析。大数据时代将改变企业的用人需求，由曾经的重视员工经验改变为重视员工数据处理能力。大数据时代需要进行理性的分析与判断，而不是倚重于经验的判断，这样的时代背景下，要求企业中每个员工都需具备一定数据处理能力，善于利用系统和数据，转变工作方式，提高针对性和效率。

3.完善企业招聘。招聘过程的最根本诉求是解决企业职位与候选人之间匹配的问题，而大数据技术恰恰能更高效精准的完成这个匹配过程。大数据时代人们获取信息渠道更多，雇主与雇员之间信息沟通的渠道更多，信息将更加透明化。对企业而言，传统的招聘个人信息都是候选人自己编辑形成的文字，如今大数据技术可以实现从社交网络上来查询并深入挖掘候选人的信息，让企业更清晰的了解候选人的情况，使候选人与职位更好地匹配。

4.调整员工培训。随着大数据时代的到来，企业不仅要向员工普及大数据知识，还应该持续不断培养和加强员工整合数据、挖掘数据价值、制定行动计划的能力，增强对未来业务的洞察力和执行力。采用麦塔培训系统加强数据处理能力、信息系统使用能力的培训及数据敏感训练。

5. 加强人才测评。利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进不成熟的地方。大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。

作者简介：张毅（1983-6-），男，汉族，湖北武汉人，副总经理，硕士，主要从事经济管理、经济研究、人力资源管理及会计、审计工作。